JP2004152205A - Forecast value evaluation method, system and program - Google Patents

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    • G06Q40/06Asset management; Financial planning or analysis

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To find a difference in perspectives and facilitate determination of a cause for the difference in perspectives and correction of forecast values even when the forecast values formed based on different factors respectively by two companies in business accidentally match each other in a joint forecast system for forming a forecast jointly by the two sharing companies. <P>SOLUTION: Two companies share both a forecast value and basis information obtained by patternizing a factor for calculating the forecast value. When such conditions as those under which the basis information of the two companies does not match each other are satisfied, it is determined that there is a difference in perspectives of the forecast value. When it is so determined, then the basis information is presented to the two companies, a recommendable value for correcting the forecast value is calculated based on the basis information, and the calculated value is presented to the two companies. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、商品需要予測方法に関し、特に、インターネットに代表されるネットワークを介して、発注者と納品者が共同で需要を予測する方法に関する。
【0002】
【従来の技術】
近年、企業の枠を越えて在庫情報や販売実績等を共有することにより、資材の調達から商品の配送までを効率化し在庫削減等を実現するサプライチェーンマネジメントが盛んである。その中で、企業間で販売量等の予測を共有することにより、生産計画や発注計画を適正化し、欠品率の削減や在庫の圧縮、売上の向上等を実現するCPFR(Collaborative Planning,Forecasting and Replenishment)が注目を集めている。CPFRはVICS(Voluntary Interindustry Commerce Standards)により定められたものである。
【0003】
従来のCPFRシステムでは、まず、商品を販売する販売企業とその商品を購買する購買企業が、販売量や発注量等の予測である予測値を作成し、予測共有サーバに登録する。ここで、販売量とは購買企業が他の企業や個人に販売する商品の量であり、発注量とは購買企業が販売企業に発注する商品の量である。
【0004】
次に、予測共有サーバは、不適切な予測値を発見するための例外条件に予測値が合致した場合に例外と判定し、販売企業と購買企業に通知する。例外条件には、登録された販売企業と購買企業の予測値を比較し、その差や比が販売企業と購買企業があらかじめ設定した閾値を超える等の条件が使用されている。通知を受けた販売企業と購買企業は、互いに相談することにより例外の原因を究明し、予測値を修正する。
【0005】
【特許文献1】
特開平5−173602号公報
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のCPFRシステムでは、予測値のみを対象に例外条件を適用し、例外を判定していたため以下のような問題点があった。
【0007】
第1に、販売企業と購買企業とが、別々の要因を元に作成した予測値が、偶然例外条件に合致しない場合に例外と判定できない。例えば、平均的な販売量が100個の商品に関して、購買企業は50%引きセールを行うため、販売量を普段より50%多い150個と予測し、販売企業は雑誌特集を組むため、販売量を普段より50%多い150個と予測したとする。実際には、50%引きセールと雑誌特集の相乗効果で販売量が50%よりさらに多くなる可能性があり、例外として両企業に通知すべきであるが、販売企業と購買企業の予測値が閾値を超えないので例外と判定できない。
【0008】
第2に、販売企業と購買企業の予測値が例外と判定された場合、例外の原因がわからないため、例外毎に販売企業の予測担当者と購買企業の予測担当者が相談して原因を究明しなければならない。例えば、平均的な販売量が100個の商品に関して、購買企業は50%引きセールを行うため、販売量を普段より50%多い150個と予測し、販売企業は通常通り100個と予測したとする。この場合、例外は発生するが、販売企業と購買企業の両方から参照できるのは150個と100個という予測値のみであり、その予測値の算出根拠がわからないため、相手企業の担当者に相談しなければ予測値の修正ができない。
【0009】
第3に、究明した原因に基づいて予測値を再計算し、修正しなければならない。上記の例の場合で、販売企業が購買企業に相談して、販売企業が50%引きセールを認識していなかったことが例外の原因であると判明したとする。この場合、50%引きセールを加味して社内システムや担当者によって再度予測値を計算し、修正しなければならない。
【0010】
本発明の目的は、偶然予測値が一致しているため見つからない、将来需要に対する見解の相違を発見することができる例外判定方法を提供することにある。
【0011】
本発明の別の目的は、例外と判定された場合の例外要因の特定を容易にすることにある。
【0012】
本発明の別の目的は、予測値の修正を容易にすることにある。
【0013】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するために、販売企業の端末や購買企業の端末と予測共有サーバとがインターネットで接続されたシステムにおいて、予測値の他に、予測値を算出するための要因をパターン化した根拠情報も共有し、以下のような手順で例外を判定し、予測値と根拠情報の修正の推奨値を算出する。
【0014】
まず、販売企業と購買企業が共同で、根拠情報と各根拠情報の重要さを数値化した重要度を定義して、予測共有サーバに登録する。根拠情報には例えば、「セール50%OFF」や「雑誌特集」を定義する。
【0015】
また、販売企業と購買企業の予測値から例外を判定するための予測値例外条件と、販売企業と購買企業の根拠情報から例外を判定するための根拠情報例外条件、例外と判定されたときに予測値の推奨値を算出する方法である推奨予測値算出方法、根拠情報の修正値を算出する方法である推奨根拠情報算出方法を、販売企業と購買企業がそれぞれ予測共有サーバに登録する。予測値例外条件には例えば「販売企業の予測値 − 購買企業の予測値 < 閾値」を定義する。根拠情報例外条件には例えば「販売企業の根拠情報 ⊂ 購買企業の根拠情報」を定義する。推奨予測値算出方法には例えば「販売企業の予測値を購買企業の予測値にあわせる」を定義する。推奨根拠情報算出方法には例えば「販売企業の根拠情報を購買企業の根拠情報にあわせる」を定義する。
【0016】
次に、販売企業と購買企業が、それぞれ作成した予測値と根拠情報を予測共有サーバに登録する。
【0017】
予測共有サーバは、まず、販売企業と購買企業の予測値が予測値例外条件に当てはまるかを判定し、当てはまる場合は例外と判定する。また、販売企業と購買企業の根拠情報が根拠情報例外条件に当てはまるかを判定し、当てはまる場合は例外と判定する。根拠情報の例外判定の時には、例えば特定の重要度以上の根拠情報のみで例外判定する等、重要度により判定に使用する根拠情報を指定することも可能である。
【0018】
予測値と根拠情報のどちらかを例外と判定した場合、以下の手順で推奨予測値と推奨根拠情報を算出し、ユーザへ通知する。
【0019】
まず、販売企業と購買企業の予測値から推奨予測値算出方法に基づき推奨予測値を算出する。次に販売企業と購買企業の根拠情報から推奨根拠情報算出方法に基づき推奨根拠情報を算出する。推奨根拠情報の算出の際には、例えば特定の重要度以上の根拠情報のみを用いて推奨根拠情報を算出する等、重要度により算出に使用する根拠情報を指定することも可能である。
【0020】
この後、予測共有サーバは、例外と推奨予測値、推奨根拠情報を販売企業と購買企業に通知する。通知の前に推奨予測値と推奨根拠情報に基づき予測値と根拠情報を自動修正してもよい。
【0021】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【0022】
図1、図3、図4、図12は本実施形態の処理フローを、図2、図5、図10、図11、図14、図15は本実施形態の画面イメージを、図6から図9と図13は本実施形態のテーブルをそれぞれ表している。
【0023】
まず、図1に示す予測共有システムの全体構成図について説明する。
【0024】
予測共有システムは、予測共有サーバ11と販売企業端末12、購買企業端末13、及びこれらを接続する通信ネットワーク14で構成される。通信ネットワーク14は、インターネットやLAN、その他の任意の有線又は無線を使った通信ネットワークを利用することができる。
【0025】
予測共有サーバ11は、販売企業や購買企業、もしくはその他の企業等に設置されたワークステーションサーバ等の情報処理装置である。予測共有サーバ11は、販売企業端末12や購買企業端末13から伝送された後述する予測値と根拠情報、例外条件、推奨予測値算出方法、推奨根拠情報算出方法を受信し、それらの情報を元に、後述する例外判定と推奨予測値、推奨根拠情報の算出、および予測値と根拠情報の修正を行い、その結果を販売企業端末12や購買企業端末13に送信する機能を有する。
【0026】
販売企業端末12は、販売企業等に設置されたパーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。販売企業端末12は、販売企業の担当者や販売企業の社内システム等が算出した後述する予測値と根拠情報を予測共有サーバ11に送信する機能、販売企業の担当者等が決定した後述する例外条件と推奨予測値算出方法、推奨根拠情報算出方法を予測共有サーバ11に送信する機能、予測共有サーバ11から送信された後述する例外と推奨予測値、推奨根拠情報を表示する機能を有する。
【0027】
購買企業端末13は、購買企業等に設置されたパーソナルコンピュータ等の情報処理装置である。購買企業端末13は、購買企業の担当者や購買企業の社内システム等が算出した後述する予測値と根拠情報を予測共有サーバ11に送信する機能、購買企業の担当者等が決定した後述する例外条件と推奨予測値算出方法、推奨根拠情報算出方法を予測共有サーバ11に送信する機能、予測共有サーバ11から送信された後述する例外と推奨予測値、推奨根拠情報を表示する機能を有する。
【0028】
本実施形態では予測共有サーバ11と販売企業端末12、購買企業端末13は別々の3台の情報処理装置で構成されるが、予測共有サーバ11は販売企業端末12または購買企業端末13と同一の情報処理装置を使用してもよい。
【0029】
上述した予測値とは、販売企業が購買企業に対して販売する商品に関する特定の項目の予測である。項目には購買企業が企業や個人に販売する商品の量である販売予測や、購買企業が販売企業から購買する商品の量である発注予測等が存在する。予測値は、同じ項目を対象に、商品種別と期間の組み合わせ毎に、販売企業と購買企業がそれぞれ独自に1つずつ作成する。
【0030】
期間とは、1日、1週間、1か月等任意の固定の時間のことであり、例えば1週間を1つの期間とした場合、6月1週、6月2週、6月3週等の期間が存在する。販売企業と購買企業では同じ期間の定義に従って予測値と後述する根拠情報を作成する。
【0031】
上述した根拠情報とは、予測値に影響を与える特売や広告等の事象をパターン化したものである。使用する根拠情報は販売企業と購買企業により事前に定義され、予測共有サーバ11に保存している。根拠情報は、商品種別と期間の組み合わせ毎に、販売企業と購買企業がそれぞれ独自に0個以上ずつ作成する。
【0032】
上述した例外とは販売企業と購買企業がそれぞれ独自に作成した予測値もしくは根拠情報が例外条件に合致した状態であり、予測共有サーバ11が判定するものである。例外条件とは、販売企業と購買企業が独自、もしくは共同で作成するものであり、予測値の違いや根拠情報の違いを判定するためのルールである。例えば販売企業と購買企業がそれぞれ作成した予測値の差の許容できない範囲や、根拠情報が一致しない状況が該当する。例外条件については、後述する。
【0033】
上述した推奨予測値算出方法と推奨根拠情報算出方法とは、例外と判定された予測値と根拠情報を修正するための推奨値を算出する方法であり、販売企業と購買企業が独自、もしくは共同で設定し、予測共有サーバ11に登録するものである。予測共有サーバ11は、この設定に基づいて予測値と根拠情報から推奨予測値と推奨根拠情報を作成する。推奨予測値と推奨根拠情報を合わせて推奨値と呼び、推奨予測値算出方法と推奨根拠情報算出方法を合わせて推奨値算出方法と呼ぶ。
【0034】
図1に示す、本実施形態の処理フローを説明する。
【0035】
まず、ステップS101で販売企業端末12と購買企業端末13から送信された、例外条件と推奨値算出方法を予測共有サーバ11が受信し、例外条件・推奨値算出方法テーブルT81に保存する。
【0036】
次に、ステップS102で販売企業端末12と購買企業端末13から送信された、予測値と根拠情報を予測共有サーバ11が受信し、予測値・根拠情報テーブルT61に保存する。
【0037】
ステップS103で予測共有サーバ11は、例外条件・推奨値算出方法テーブルT81、根拠情報定義テーブルT71、予測値・根拠情報テーブルT61の情報に基づいて、例外を判定し、推奨予測値、推奨根拠情報を算出し、結果を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に保存する。
【0038】
最後に、ステップS104で予測共有サーバ11は、例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91の情報に基づいて、例外と推奨予測値、推奨根拠情報を販売企業端末12と購買企業端末13に通知する。通知する方法にはメール等を用い、送信先アドレスは企業テーブルT31から取得する。
【0039】
以下、それぞれの方法を図面を用いてさらに説明する。
【0040】
まず、例外条件・推奨値算出方法登録(ステップS101)の方法を説明する。
【0041】
販売企業端末12もしくは、購買企業端末13は、予測共有サーバ11にアクセスすることにより、WWWブラウザ上に図2に示す例外条件・推奨値算出方法設定画面21を表示する。この画面では、以下で説明する設定項目に入力することで、例外条件と推奨値算出方法を1つ設定できる。
【0042】
例外条件・推奨値算出方法設定画面21において、対象予測値・根拠情報ボックス22は、本画面で設定する例外条件と推奨値算出方法の適用対象となる予測値と根拠情報を指定するものである。作成企業フィールド221は例外条件・推奨値算出方法を作成する作成企業番号を、取引企業フィールド222は作成企業の取引企業番号を設定するものである。作成企業フィールド221と取引企業フィールド222の指定には、後述する企業テーブルT31の企業番号311を使用する。商品番号フィールド223は商品種別を識別する商品番号を設定するものである。フィールド224とフィールド225は対象とする期間の範囲を設定するものであり、フィールド224には例外検索処理日から何週後を期間の開始とするかを指定し、フィールド225には例外検索処理日から何週後を期間を終りとするかを指定する。図2で1と4と記入されているのは、例外検索処理日が5月4週の場合、5月4週の1週間後の週である6月1週から4週間後の週である6月4週までの予測値と根拠情報が例外判定の期間であることを設定している。ここでは、相対的な期間の範囲を指定しているが6月1週から6月4週のように直接期間を指定する方法でもよい。
【0043】
予測値例外条件ボックス25は、予測値に対する例外条件を設定するものである。例外条件の設定はラジオボタン251からラジオボタン257のいずれか1つを選択することで行う。ラジオボタン251が選択された場合、例外判定に予測値を使用しない。ラジオボタン252からラジオボタン257が選択された場合、作成企業の予測値と取引企業の予測値がラジオボタンの右隣に記述された式に当てはまる場合に例外と判定される例外条件を設定する。ここで、各条件式の右辺である例外閾値は、例外閾値フィールド258で設定する。
【0044】
対象根拠情報ボックス23は、例外判定と推奨値算出の対象とする根拠情報を指定するためのものである。根拠情報の指定はラジオボタン231からラジオボタン234のいずれか1つを選択することで行う。ラジオボタン231を選択した場合すべての根拠情報を対象とする。ラジオボタン232を選択した場合、最低重要度フィールド233で設定された重要度以上の重要度を定義されている根拠情報のみを対象とする。ラジオボタン234を選択した場合、根拠情報の例外判定と推奨値算出の時に、対象となる期間と商品番号で限定される複数の根拠情報の中で、最大の重要度を持つ複数の根拠情報のみを例外判定と推奨根拠情報算出の対象とする。ここで示した対象根拠情報以外に、「n(n:任意の自然数)番目に重要な重要度を持つ根拠情報まで対象とする」、「最重要根拠情報の重要度からn小さい重要度の根拠情報まで対象とする」、「最低重要度根拠情報を対象とする」、「重要度x(x:任意の重要度)以下の重要度を対象とする」等で対象根拠情報を指定してもよい。
【0045】
根拠情報例外条件ボックス26は、根拠情報に対する例外条件を設定するものである。例外条件の設定はチェックボックス261からチェックボックス265の条件を選択することにより行う。チェックボックス261からチェックボックス265は、同時に複数選択することが可能であり、選択された条件のいずれかにあてはまる場合に例外と判定される例外条件を設定する。すべてのチェックボックスが選択されていない場合には、例外判定に根拠情報を使用しない。
【0046】
推奨予測値算出方法ボックス27は、例外と判定された場合に推奨予測値を算出する方法を設定するものである。推奨予測値の設定は、ラジオボタン271からラジオボタン273の方法から1つを選択することにより行う。ラジオボタン271からラジオボタン273で示した方法以外に、「両企業の予測値を大きい方に合わせる」、「両企業の予測値を小さい方に合わせる」、「両企業の予測値を、両企業の予測値の平均に合わせる」等の方法で推奨予測値を算出してもよい。
【0047】
推奨根拠情報算出方法ボックス28は、例外と判定された場合に推奨根拠情報を算出する方法を設定するものである。推奨根拠情報の設定は、ラジオボタン281からラジオボタン285の方法から1つを選択することにより行う。
【0048】
自動修正ボックス24は、推奨予測値算出方法と推奨根拠情報算出方法により算出された推奨予測値と推奨根拠情報で、予測値と根拠情報を自動的に修正するか否かを設定するものである。
【0049】
通知ボックス29は、図10に示す通知画面41をメールで作成企業や取引企業に送信するか否かを設定するものである。
【0050】
例外条件・推奨値算出方法設定画面21の各フィールドを設定した後に、追加ボタン211を押すと、例外条件と推奨値算出方法が例外条件・推奨値算出方法テーブルT81に追加登録される。キャンセルボタン212を押すと例外条件と推奨値算出方法は登録されずに例外条件・推奨値算出方法設定画面21が閉じて終了する。
【0051】
ここでは、例外条件・推奨値算出方法設定画面21を使用して、例外条件と推奨値算出方法を登録したが、販売企業端末12や購買企業端末13等からこれらの設定内容は記述したファイル等を予測共有サーバ11が受信して、例外条件・推奨値算出方法テーブルT81に登録する方法でもよい。
【0052】
ここで、予測を共有する各企業に関する情報を保存する企業テーブルT31を図13を用いて説明する。企業テーブルT31は、1行に1つの企業に関する情報を保存する。企業に関する情報として、企業の識別番号である企業番号311とメールアドレス312を保存する。以降、各テーブルの企業を指定する欄には、企業テーブルT31で定義されている企業番号311を保存する。
【0053】
次に、図8を用いて例外条件・推奨値算出方法テーブルT81について説明する。
【0054】
例外条件・推奨値算出方法テーブルT81は、1行に例外条件・推奨値算出方法設定画面21で設定した例外条件・推奨値算出方法を1つ保存するものである。
【0055】
予測共有サーバ11が採番する例外条件の識別番号である例外条件番号811を保存し、作成企業フィールド221を作成企業812に、取引企業フィールド222を取引企業813に、商品番号フィールド223を商品番号814に、フィールド224を期間始め815に、フィールド225を期間終り816に保存する。
【0056】
ラジオボタン231からラジオボタン234の内、選択されたラジオボタンの右に記述されている括弧内の数字を対象根拠情報817に、最低重要度フィールド233を最低重要度818に、ラジオボタン251からラジオボタン257の内、選択されたラジオボタンの右に記述されている括弧内の数字を予測値例外条件819に、例外閾値フィールド258を例外閾値820に、チェックボックス261が選択されている場合は「○」、選択されていない場合は「×」を根拠情報関係1(821)に、同様にチェックボックス262からチェックボックス265が選択されているか否かを根拠情報関係2(822)から根拠情報関係5(825)に、ラジオボタン271からラジオボタン273の内、選択されたラジオボタンの右に記述されている括弧内の数字を推奨予測値算出方法826に、ラジオボタン281からラジオボタン285の内、選択されたラジオボタンの右に記述されている括弧内の数字を推奨根拠情報算出方法827に、自動修正ボックス24で「する」が選択されている場合は「○」、「しない」が選択されている場合は「×」を自動修正828に、チェックボックス291が選択されている場合は「○」、選択されていない場合は「×」を作成企業通知829に、同様にチェックボックス292が選択されているか否かを取引企業通知830に保存する。
【0057】
例えば、図2に示す例外条件・推奨値算出方法設定画面21のように設定され、追加ボタン211が押された場合、例外条件・推奨値算出方法テーブルT81に行8101のように保存する。
【0058】
次に、予測値・根拠情報受信処理(ステップS102)で予測共有サーバ11が受信する予測値と根拠情報について説明する。
【0059】
まず、根拠情報の定義を保存する根拠情報定義テーブルT71を図7を用いて説明する。
【0060】
根拠情報定義テーブルT71には、1行に1つの根拠情報の定義を保存する。根拠情報定義内容として、根拠情報の識別番号である根拠情報番号711と根拠情報名712、重要度713を保存する。以降、各テーブルの根拠情報には、根拠情報定義テーブルT71で定義した根拠情報番号711を保存し、また複数の根拠情報を保存する場合には、根拠情報番号711をカンマ(,)区切りで併記する。また、例外画面51と通知画面41、通知画面45の根拠情報には、根拠情報名712を表示する。
【0061】
次に図6を用いて予測値・根拠情報テーブルT61について説明する。
【0062】
予測値・根拠情報テーブルT61は、予測を作成した企業である予測作成企業611と、その予測を共有する企業である予測共有企業612と商品番号613、期間614、予測値615、根拠情報616を保存する。
【0063】
例えば、販売企業(企業番号:1001)が購買企業(企業番号:1002)と取引する商品(商品番号:0001)の7月1週の予測値を196と、根拠情報を「セール20%」(根拠情報番号:2)として作成し、販売企業端末12から予測共有サーバ11に送信した場合、予測共有サーバ11は、図6の行6105のように保存する。
【0064】
次に、例外判定・推奨値算出(ステップS103)処理について図3に示すフローを用いて説明する。
【0065】
ステップS301では、予測共有サーバ11が、後述する方法で例外判定を行い、例外を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に書き出す。ステップS301で書き込まれた例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91の各例外について、ステップS302からステップS316の繰り返し処理を実行する。まず、ステップS303では、例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91の例外条件番号912と同じ例外条件・推奨値算出方法テーブルT81の例外条件番号811である例外条件・推奨地算出方法の推奨予測値算出方法826と推奨根拠情報算出方法827、自動修正828を読み込む。
【0066】
ステップS304では、ステップS303で読み込んだ推奨予測値算出方法826に基づいて推奨予測値を算出する。作成企業812の推奨予測値が算出されたかどうかをステップS305で判断し、算出された場合はステップS306に、算出されなかった場合はステップS307に移る。ステップS306では、作成企業推奨予測値を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に書込み、ステップS307に移る。ステップS307では、ステップS304で、取引企業813の推奨予測値が算出されたかどうかを判断し、算出された場合はステップS308に、算出されなかった場合はステップS309に移る。ステップS308では、取引企業推奨予測値を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に書込み、終了後ステップS309に移る。
【0067】
ステップS309では、推奨根拠情報算出方法827に基づいて推奨根拠情報を算出する。作成企業812の推奨根拠情報が算出されたかどうかをステップS310で判断し、算出された場合はステップS311に、算出されなかった場合はステップS312に移る。ステップS311では、作成企業推奨根拠情報を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に書込み、終了後ステップS312に移る。ステップS312では、ステップS309で、取引企業の推奨根拠情報が算出されたかどうかを判断し、算出された場合はステップS313に、算出されなかった場合はステップS314に移る。ステップS313では、取引企業推奨根拠情報を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に書込み、終了後ステップS314に移る。
【0068】
ステップS314では、ステップS303で読み込んだ自動修正828に基づき、自動修正を行う場合にはステップS315に行わない場合には、ステップS316に移る。ステップS315では、推奨予測値と推奨根拠情報で予測値・根拠情報テーブルT61の修正対象の予測値と根拠情報を上書きする。
【0069】
次に、例外判定(ステップS301)処理について図4に示すフローを用いて説明する。
【0070】
このフローでは、例外条件・推奨値算出方法テーブルT81に保存されている各例外条件・推奨値算出方法に対して、ステップS401からステップS412の処理を繰り返す。
【0071】
まず、ステップS402で予測値例外条件819と例外閾値820、対象根拠情報817、最低重要度818、根拠情報関係1(821)から根拠情報関係5(825)を読み込む。その後、予測値・根拠情報テーブルT61の各予測値・根拠情報に対して、ステップS403からステップS411の処理を繰り返す。ステップS404で、予測値・根拠情報テーブルT61から、予測値・根拠情報を読み出し、さらに、読み出した予測値・根拠情報と商品番号613と期間614が同一で、予測作成企業611と予測共有企業612が入れ替わっている予測値・根拠情報を読み出す。この2つの予測値・根拠情報の組が例外判定の対象である。ステップS405では、ステップS404で読み出した予測値・根拠情報の組が、ステップS402で読み出した例外条件で例外判定済みかどうか調べ、判定済みの場合はステップS411に、未判定の場合はステップS406に移る。ステップS406では、ステップS404で読み出した予測値615の組を、ステップS402で読み出した予測値例外条件819に当てはまるかどうか判定する。ステップS407では、ステップS406で当てはまると判定された場合はS410に、当てはまらないと判定された場合はステップS408に移る。ステップS408では、ステップS404で読み出した根拠情報616の組が、ステップS402で読み出した根拠情報関係1(821)から根拠情報関係5(825)と対象根拠情報817、最低重要度818に当てはまるかどうか判定する。ステップS409では、ステップS408で当てはまると判定された場合はS410に、当てはまらないと判定された場合はステップS411に移る。ステップS410では、例外の情報を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に保存する。
【0072】
ここで、図9を用いて例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91について説明する。
【0073】
例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91は、1行に1つの例外とその例外時の推奨予測値と推奨根拠情報に関する情報を保存する。
【0074】
例外に関する情報として、予測共有サーバ11が採番する例外の識別番号である例外番号911、その例外の判定に使用された例外条件を識別する例外条件番号912、その例外条件を作成した作成企業913とその取引企業914を保存する。例外と判定された商品と期間をそれぞれ示す商品番号915と期間916を保存する。
【0075】
また、例外と判定された予測値と根拠情報に関する情報として、作成企業913の予測値と根拠情報である作成企業予測値917と作成企業根拠情報921、取引企業914の予測値と根拠情報である取引企業予測値918と取引企業根拠情報922を保存し、作成企業推奨予測値919、作成企業推奨根拠情報923、取引企業推奨予測値920、取引企業推奨根拠情報924を保存する。作成企業推奨予測値919と作成企業推奨根拠情報923、取引企業推奨予測値920、取引企業推奨根拠情報924は、それぞれの値が算出された場合のみ保存し、それ以外の場合は何も保存しない。
【0076】
また、自動修正が行われたかどうかを示す修正925と、この行の例外と修正を作成企業と取引企業に通知するかを示す作成企業通知926と取引企業通知927を保存する。
【0077】
各処理で例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91を使用する方法を説明する。
【0078】
ステップS409では、例外番号911、例外条件番号912、作成企業913、取引企業914、商品番号915、期間916、作成企業予測値917、取引企業予測値918、作成企業根拠情報921、取引企業根拠情報922、作成企業通知926、取引企業通知927を保存する。また、修正925に「未修正」を保存する。ステップS303では、作成企業推奨予測値919と取引企業推奨予測値920を保存する。ステップS304では、作成企業推奨根拠情報923と取引企業推奨根拠情報924を保存する。ステップS307では、修正925に「修正」を保存する。
【0079】
次に、通知処理(ステップS104)について図12に示すフローを用いて説明する。
【0080】
このフローでは、企業テーブルT31に保存されている各企業に対して、ステップS501からステップS512の処理を繰り返す。
【0081】
まず、ステップS502で企業番号311を読み込む。その後、例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91の各例外・推奨予測値・推奨根拠情報に対して、ステップS503からステップS510の処理を繰り返す。
【0082】
ステップS504で例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91から例外・推奨予測値・推奨根拠情報を読み込む。そして、ステップS502で読み込んだ企業番号311と作成企業913が一致するか否かをステップS505で判定し、一致する場合はステップS506、一致しない場合はステップS507へ移る。ステップS506では、作成企業通知926が「○」かどうかを判定し、「○」の場合はステップS509へ、「×」の場合はステップS510に移る。ステップS507では、ステップS502で読み込んだ企業番号311と取引企業914が一致するか否かを判定し、一致する場合はステップS508へ、一致しない場合はステップS510に移る。ステップS508では、取引企業通知927が「○」かどうかを判定し、「○」の場合はステップS509へ、「×」の場合はステップS510に移る。
【0083】
ステップS509では、ステップS504で読み込んだ例外・推奨予測値・推奨根拠情報から通知画面41を作り出す。
【0084】
ステップS511では、作り出された各企業の通知画面をステップS502で読み込んだ企業テーブルT31から読み出したメールアドレス312あてに通知画面を含んだメールを送信する。
【0085】
通知画面41は、例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91に保存されているすべての例外情報を利用して、以下の情報を表示する。
【0086】
まず、例外番号911を例外番号428に、例外条件番号912を例外条件422に、作成企業913を作成企業423に、取引企業914を取引企業424に、商品番号915を商品番号425に、期間916を期間426に、修正925を修正427に表示する。修正427には、修正925が「修正」の場合は「済み」を、修正925が「未修正」の場合は「未」を表示する。
【0087】
次に、修正925が「修正」の場合、作成企業予測値917と取引企業予測値918を修正前予測値4211に、作成企業根拠情報921と取引企業根拠情報922を修正前根拠情報4212に、作成企業推奨予測値919と取引企業推奨予測値920を修正後予測値4213に、作成企業推奨根拠情報923と取引企業推奨根拠情報924を修正後根拠情報4214に表示する。リンク429には、より詳細な例外画面51へのリンクを表示する。
【0088】
修正925が「未修正」の場合、作成企業予測値917と取引企業予測値918を予測値4311に、作成企業根拠情報921と取引企業根拠情報922を根拠情報4312に、作成企業推奨予測値919と取引企業推奨予測値920を推奨予測値4313に、作成企業推奨根拠情報923と取引企業推奨根拠情報924を推奨根拠情報4314に表示する。
【0089】
例えば、行9101は例外421に、行9102は例外431に、行9103は例外441に表示する。リンク429には、より詳細な例外画面51へのリンクを表示する。
【0090】
通知画面41を受信した販売企業端末12や購買企業端末13はリンク429をクリックすることでより詳細な例外画面51を見ることができる。
【0091】
図5に示す例外画面51は、通知画面41でクリックされたリンク429に対応する例外番号428と一致する例外番号911の行の例外・推奨予測値・推奨根拠情報を例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91から読み出し、さらに予測値・根拠情報テーブルT61の予測値・根拠情報を読み出して、以下の情報を表示する。
【0092】
まず、作成企業913を作成企業521に、取引企業914を取引企業522に、商品番号915を商品番号523を表示する。
【0093】
また、作成企業予測値503と取引企業予測値504に、それぞれ作成企業521と取引企業522に一致する予測作成企業611の行の予測値615を、作成企業根拠情報505と取引企業根拠情報506に、それぞれ作成企業521と取引企業522に一致する予測作成企業611の行の根拠情報616を、期間502毎に時系列に表示する。
【0094】
また、期間916に対応する期間502の列5001に以下を表示する。修正925が「修正」の場合は、例外番号911を例外番号517に表示し、作成企業予測値917を作成企業修正前値511、取引企業予測値918を取引企業取引前値512、作成企業根拠情報921を作成企業修正前根拠情報513、取引業根拠情報922を取引企業修正前根拠情報514に表示する。また、ステータス516に「自動修正」を表示し、操作516にリスト541を表示する。作成企業予測値503、取引企業予測値504、作成企業根拠情報505、取引企業根拠情報506の欄に修正値を入力し、リスト541から「入力値に修正」を選択し決定ボタン531を押すと、入力した値に修正され、リスト541から「修正を元に戻す」を選択すると、予測値・根拠情報テーブルT61の対応する行の予測値615と根拠情報616を、作成企業修正前値512から取引企業修正前根拠情報514を使用して上書きされる。
【0095】
修正925が「未修正」の場合は、図14の例外画面52に示すように、例外番号911を例外番号517に表示し、作成企業推奨予測値919を作成企業推奨値508、取引企業推奨予測値920を取引企業推奨値509、作成企業推奨根拠情報923を作成企業推奨根拠情報510、取引企業推奨根拠情報924を取引企業推奨根拠情報511に保存する。ステータス516に「例外」を表示し、操作516にリスト542を表示する。作成企業予測値503、取引企業予測値504、作成企業根拠情報505、取引企業根拠情報506の欄に修正値を入力し、リスト542から「入力値に修正」を選択し決定ボタン531を押すと、予測値・根拠情報テーブルT61の対応する行の予測値615と根拠情報616を入力した値に修正し、リスト542から「推奨値に修正」を選択すると、予測値・根拠情報テーブルT61の対応する行の予測値615と根拠情報616を作成企業推奨値508から取引企業推奨根拠情報510で上書きする。
【0096】
例えば、通知画面41のリンク429がクリックされた場合には例外画面51を表示し、リンク439がクリックされた場合には図14に示す例外画面52を表示し、リンク449がクリックされた場合には図15に示す例外画面53を表示する。ここでは、1つの画面に1つの例外・推奨予測値・推奨根拠情報を表示しているが、1つの画面に複数の例外・推奨予測値・推奨根拠情報を表示してもよい。
【0097】
以上、詳細な実施の形態を説明したが、以下では図6から図9を用いて、具体的な共同予測方法を説明する。
【0098】
販売企業(企業番号:1001)と購買企業(企業番号:1002)によってあらかじめ図7の行7101から行7112の根拠情報定義が設定されており、販売企業(企業番号:1001)によって、図8の行8101から行8106の例外条件と推奨値算出方法が設定されている。そして、販売企業(企業番号:1001)から図6に示す行6101から行6112の予測値と根拠情報が登録され、購買企業(企業番号:1002)から行6201から行6212の予測値と根拠情報が登録される。
【0099】
予測共有サーバ11は、まず以下の手順で例外判定を実行する。
【0100】
行8101に保存されている例外条件を読み込む。この例外条件の作成企業812と取引企業813、商品番号814、期間始め815、期間終り816より、図6の予測作成企業611が販売企業(企業番号:1001)、予測共有企業612が購買企業(企業番号:1002)、商品番号613が 0001 で期間が6月1週から6月4週の予測値、根拠情報と、予測作成企業611が購買企業(企業番号:1002)で予測共有企業612が販売企業(企業番号:1001)、商品番号613が 0001 で期間が6月1週から6月4週の予測値、根拠情報の組の内、期間が同じ組が例外条件を適用する予測値と根拠情報となる。この適用条件により、行6101と行6201の組と行6102と行6202の組と行6103と行6203の組と行6104と行6204の組が行8101の例外条件を適用する予測値と根拠情報として検出される。
【0101】
まず、行6101と行6201の組に予測値例外条件と根拠情報例外条件を適用し例外判定を行う。行6101の予測値100と行6201の予測値95に予測値例外条件819で設定されている予測値に対する例外条件1を適用する。例外条件1は、図2のラジオボタン251「例外判定なし」であるので、例外と判定しない。また、根拠情報関係1(821)から根拠情報関係5(825)より根拠情報例外条件は根拠情報関係3(823)、すなわち図2のチェックボックス263「作成企業の根拠情報が取引企業の根拠情報の一部(一致はしない)」である。行6101と行6201の根拠情報は、共に存在せず、根拠情報関係3(823)に合致しないので、例外と判定しない。以上、予測値と根拠情報のいずれでも例外と判定しなかったので、行6101と行6201は例外とは判定しない。
【0102】
次に、行6102と行6202の組に予測値例外条件と根拠情報例外条件を適用し例外判定を行う。行6102の予測値100と行6201の予測値206に予測値例外条件819で設定されている予測値に対する例外条件7を適用する。例外条件7は、図2のラジオボタン257「| 作成企業の予測値 − 取引企業の予測値 | ≧ 例外閾値」であり、例外閾値820が30なので、上記予測値が条件に合致し、例外と判定する。例外と判定したので、例外の情報を図9の行9101のように保存する。この時点では、まだ推奨値の算出は行われていないので、列919、920、923、924は記入されない。
【0103】
同様に、行6103と行6203の組、行6104と行6204の組を対象に例外判定しても例外と判定しない。
【0104】
以上により、行8101の例外条件による例外判定は終了する。
【0105】
同様に行8202から行8206の例外条件により例外判定を行うと、行8204の例外条件により行6105と行6205の組で例外と判定し、行8205の例外条件により行6109と行6209の組で例外と判定し、それぞれの例外の情報は図9の行9102と行9103に保存される。
【0106】
この2つの例外の例外判定処理を説明する。
【0107】
行8204と行8205の予測値例外条件819は、どちらも「例外発生なし」であるから、行6105と行6205の組と行6109と行6209の組の予測値は例外と判定されない。
【0108】
行6105と行6205の根拠情報は根拠情報K1(重要度2)と根拠情報K4(重要度4)である。これに行8204の対象根拠情報816、すなわち「最重要根拠情報」を適用することにより、重要度が4である根拠情報K4のみが例外判定の対象となる。行8204の根拠情報関係1(821)から根拠情報関係5(825)より、根拠情報に対する例外条件は3、すなわち図2のチェックボックス263「作成企業の根拠情報が取引企業の根拠情報の一部(一致はしない)」であり、作成企業すなわち行6105の対象根拠情報は存在せず、取引企業すなわち行6205の対象根拠情報は根拠情報K4であるから、この条件に合致するので、例外と判定する。
【0109】
行6109と行6209の根拠情報は根拠情報K2(雑誌特集、重要度4)と根拠情報K5(セール50%OFF、重要度4)である。これに行8205の対象根拠情報816、すなわち「最重要根拠情報」を適用することにより、重要度が4である根拠情報K2と根拠情報K4が例外判定の対象となる。行8204の根拠情報関係1(821)から根拠情報関係5(825)より、根拠情報に対する例外条件は4と5、すなわち図2のチェックボックス264「作成企業の根拠情報と取引企業の根拠情報の一部ずつのみが一致」または「作成企業の根拠情報と取引企業の根拠情報は全く一致しない」のどちらかが該当した場合に例外と判定される。作成企業すなわち行6109の対象根拠情報は根拠情報K2であり、取引企業すなわち行6209の対象根拠情報は根拠情報K5であり、「作成企業の根拠情報と取引企業の根拠情報は全く一致しない」に該当するので、例外と判定する。
【0110】
次に、予測共有サーバ11は、図9の行9101から行9103に保存されている例外に対して、以下の(1)から(3)の手順で推奨値の作成と自動修正を行う。
(1)行9101の例外に対する推奨値作成と自動修正
行9101の例外条件番号912(例外条件番号:1)より、この例外の例外条件(例外条件番号:1)である行8101を読み込む。推奨予測値算出方法826は3、すなわち図2のラジオボタン273「作成企業の予測値を取引企業の予測値に合わせる」であり、これを作成企業予測値917(予測値:100)と取引企業予測値918(予測値:206)に適用して、作成企業の推奨予測値919を206と算出する。
【0111】
行8101の対象根拠情報817は3、すなわち図2のラジオボタン234より「最重要根拠情報」であり、推奨根拠情報算出方法827は3、すなわち図2のラジオボタン283「作成企業の根拠情報を取引企業の根拠情報に合わせる」である。これらを作成企業根拠情報921(根拠情報:なし)と取引企業予測値918(根拠情報:2、重要度:2)に適用して、作成企業の推奨根拠情報923を2と算出する。
【0112】
次に行8101の自動修正828が「○」であるので、行9101の作成企業913、取引企業914、商品番号915、期間916に合致する行6102の予測値615を、作成企業推奨予測値919(予測値:206)で上書きする。
(2)行9102の例外に対する推奨値作成と自動修正
行9102の例外条件番号912(例外条件番号:4)より、この例外の例外条件(例外条件番号:4)である行8104を読み込む。推奨予測値算出方法826は3、すなわち図2のラジオボタン273「作成企業の予測値を取引企業の予測値に合わせる」であり、これを作成企業予測値917(予測値:196)と取引企業予測値918(予測値:332)に適用して、作成企業の推奨予測値919を332と算出する。
【0113】
行8104の対象根拠情報817は3、すなわち図2のラジオボタン234より「最重要根拠情報」であり、推奨根拠情報算出方法827は3、すなわち図2のラジオボタン283「作成企業の根拠情報を取引企業の根拠情報に合わせる」である。これらを作成企業根拠情報921(根拠情報:2、重要度:2)と取引企業予測値918(根拠情報:4、重要度:4)に適用して、作成企業の推奨根拠情報923を4と算出する。
【0114】
行8104の自動修正828が「×」であるので、自動修正は実行しない。
(3)行9103の例外に対する推奨値作成と自動修正
行9103の例外条件番号912(例外条件番号:5)より、この例外の例外条件(例外条件番号:5)である行8105を読み込む。推奨予測値算出方法826は1、すなわち図2のラジオボタン271「算出しない」であり、推奨予測値は算出しない
行8105の対象根拠情報817は3、すなわち図2のラジオボタン234より「最重要根拠情報」であり、推奨根拠情報算出方法827は5、すなわち図2のラジオボタン285「両企業の根拠情報を少なくとも一方にある根拠情報をすべて加える」である。これらを作成企業根拠情報921(根拠情報:11、重要度:4)と取引企業予測値918(根拠情報:4、重要度:4)に適用して、作成企業推奨根拠情報923と取引企業推奨根拠情報924を共に4、12と算出する。
【0115】
行8105の自動修正828が「×」であるので、自動修正は実行しない。
【0116】
最後に、予測共有サーバ11は、図9の行9101から行9103に保存されている例外と推奨予測値、推奨根拠情報の販売企業端末12と販売企業端末13に対する通知を以下の手順で行う。
【0117】
まず、図13の企業テーブルT31の行3101から企業番号311(企業番号:1001)を読み込み、行9101から行9103の作成企業913と取引企業914のどちらかが一致する行を検索する。行9101から行9103のすべての作成企業913が1001であり行3101の企業番号311と一致する。そこで、行9101の作成企業通知926を読み込む。その値が「○」であるから、列911から列925を使用して図10の例外421を作成する。同様に、行9102と行9103の作成企業通知926も「○」であるから、それぞれ図10の例外422と例外423を作成する。以上により作成された通知画面41を行3101のメールアドレス312(メールアドレス:mail@hanbai.co.jp)に送信する。
【0118】
次に、図13の企業テーブルT31の行3102から企業番号311(企業番号:1002)を読み込み、行9101から行9103の作成企業913と取引企業914のどちらかが一致する行を検索する。行9101から行9103のすべての取引企業914が1002であり行3102の企業番号311と一致する。そこで、行9101の取引企業通知927を読み込む。その値が「○」であるから、列911から列925を使用して図11の例外471を作成する。行9102と行9103の作成企業通知926は「×」であるから、これらの例外の情報は通知画面に表示しない。以上により作成された通知画面45を行3102のメールアドレス312(メールアドレス:mail@koubai.co.jp)に送信する。
【0119】
販売企業端末12もしくは購買企業端末13によりリンク414もしくはリンク464をクリックされると、共有企業サーバ11は、図6に示す予測値・根拠情報テーブルT61と図9に示す例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルT91の情報を用いて、図5に示す例外画面51を表示する。
【0120】
このように本実施形態によれば、予測値に根拠情報を付加し、根拠情報に対する例外を判定することにより、従来は偶然予測値が偶然に一致していた場合に見つからなかった、将来需要に対する見解の相違を例外判定により発見することができる。また、例外と判定された場合、根拠情報を表示することで例外要因を容易に特定することができる。さらに例外時の双方の持つ根拠情報を用いることで、自動的に予測値修正の推奨値を算出することができ、予測値を容易に修正することができる。
【0121】
【発明の効果】
本発明によれば、偶然予測値が一致しているため見つからない、将来需要に対する見解の相違を発見することができる例外判定を提供でき、例外と判定された場合の例外要因の容易に特定でき、予測値の容易に修正できるという顕著な効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態におけるシステムの構成と、処理の流れを示すフロー図である。
【図2】本発明の実施形態における例外条件・推奨値算出方法設定画面である。
【図3】本発明の実施形態を示す例外判定処理、推奨値算出処理、自動修正処理のフロー図である。
【図4】本発明の実施形態を示す例外判定処理のフロー図である。
【図5】本発明の実施形態における例外画面である。
【図6】本発明の実施形態における予測値・根拠情報テーブルである。
【図7】本発明の実施形態における根拠情報定義テーブルである。
【図8】本発明の実施形態における例外条件・推奨値算出方法テーブルである。
【図9】本発明の実施形態における例外・推奨予測値・推奨根拠情報テーブルである。
【図10】本発明の実施形態における販売企業への通知画面である。
【図11】本発明の実施形態における購買企業への通知画面である。
【図12】本発明の実施形態を示す通知処理のフロー図である。
【図13】本発明の実施形態における企業テーブルである。
【図14】本発明の実施形態における例外画面である。
【図15】本発明の実施形態における例外画面である。
【符号の説明】
11…予測共有サーバ、12…販売企業端末、13…購買企業端末、14…通信ネットワーク。
[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a commodity demand forecasting method, and more particularly, to a method in which an orderer and a supplier jointly predict demand through a network represented by the Internet.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art In recent years, supply chain management has become popular in which stock information and sales results are shared across companies, thereby streamlining the process from material procurement to product delivery and reducing inventory. Among them, by sharing forecasts of sales volume and the like between companies, CPFR (Collaborative Planning, Forecasting) that optimizes production plans and order plans, reduces out-of-stock rates, reduces inventory, improves sales, etc. and Replenishment) is gaining attention. CPFR is defined by VICS (Voluntary Interindustry Commander Standards).
[0003]
In the conventional CPFR system, first, a sales company that sells a product and a purchasing company that purchases the product create a predicted value that is a prediction of a sales amount, an order amount, and the like, and register the predicted value in a prediction sharing server. Here, the sales amount is the amount of goods sold by the purchasing company to other companies or individuals, and the order amount is the amount of goods ordered by the purchasing company to the sales company.
[0004]
Next, when the predicted value matches the exception condition for finding an inappropriate predicted value, the prediction sharing server determines that the exception is an exception, and notifies the selling company and the purchasing company. As the exceptional condition, a condition is used in which the predicted values of the registered sales company and the purchase company are compared, and the difference or ratio exceeds a threshold value set in advance by the sales company and the purchase company. The notified sales company and purchasing company consult with each other to determine the cause of the exception and correct the predicted value.
[0005]
[Patent Document 1]
JP-A-5-173602
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, in the conventional CPFR system, the exceptional condition is applied only to the predicted value and the exception is determined, so that there are the following problems.
[0007]
First, a sales company and a purchasing company cannot judge that a predicted value created based on different factors accidentally does not match an exceptional condition. For example, for a product with an average sales volume of 100 units, the purchasing company sells 50% off, so the sales volume is predicted to be 150%, which is 50% higher than usual. Is predicted to be 150, which is 50% more than usual. In fact, the synergistic effect of a 50% discount sale and a magazine feature could result in a sales volume of more than 50%, which should be notified to both companies as an exception. Since it does not exceed the threshold value, it cannot be determined as an exception.
[0008]
Secondly, if the predicted values of the sales company and the purchasing company are determined to be exceptions, the cause of the exception is not known, so the forecasting person of the sales company and the prediction person of the purchasing company consult with each exception to find out the cause. Must. For example, with respect to a product having an average sales volume of 100, the purchasing company conducts a 50% discount sale, so that the sales volume is predicted to be 50 units, which is 50% higher than usual, and the sales company is predicted to be 100 units as usual. I do. In this case, although exceptions occur, both the selling company and the purchasing company can refer to only the predicted values of 150 and 100, and the basis for calculating the predicted values is unknown. Otherwise, the prediction cannot be corrected.
[0009]
Third, the predicted value must be recalculated and corrected based on the determined cause. In the case of the above example, it is assumed that the selling company consults the purchasing company and finds out that the exception is that the selling company did not recognize the 50% discount sale. In this case, the forecast value must be calculated and corrected again by the in-house system or the person in charge in consideration of the 50% discount sale.
[0010]
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide an exception determination method capable of finding a difference in views on future demand that cannot be found because predicted values coincide with each other.
[0011]
Another object of the present invention is to facilitate identification of an exception factor when it is determined that an exception has occurred.
[0012]
Another object of the present invention is to facilitate the correction of predicted values.
[0013]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, in a system in which a terminal of a sales company or a terminal of a purchasing company and a prediction sharing server are connected via the Internet, in addition to the predicted value, a basis for patterning a factor for calculating the predicted value. Information is also shared, an exception is determined in the following procedure, and a predicted value and a recommended value for correcting the basis information are calculated.
[0014]
First, the sales company and the purchasing company jointly define the basis information and the importance of the significance of each basis information in numerical form, and register them in the prediction sharing server. For example, “sale 50% OFF” and “magazine feature” are defined as the basis information.
[0015]
Also, a predicted value exception condition for determining an exception from the predicted value of the sales company and the purchasing company, and a ground information exception condition for determining the exception from the ground information of the sales company and the purchased company, when an exception is determined. A selling company and a purchasing company respectively register in a prediction sharing server a recommended predicted value calculating method for calculating a recommended value of a predicted value and a recommended ground information calculating method for calculating a corrected value of ground information. For example, “predicted value of sales company−predicted value of purchased company <threshold value” is defined as the predicted value exception condition. For example, the basis information exception condition defines “basis information of the selling company 根 basis information of the purchasing company”. The recommended prediction value calculation method defines, for example, "match the prediction value of the selling company to the prediction value of the purchasing company". The recommended basis information calculation method defines, for example, "Match the basis information of the selling company to the basis information of the purchasing company".
[0016]
Next, the selling company and the purchasing company register the created prediction values and the basis information in the prediction sharing server.
[0017]
First, the prediction sharing server determines whether the predicted values of the selling company and the purchasing company apply to the exceptional condition of the predicted value, and if so, determines that the exception is present. Also, it is determined whether the basis information of the selling company and the purchasing company applies to the basis information exceptional condition, and if so, an exception is determined. At the time of the exception determination of the ground information, it is also possible to specify the ground information to be used for the determination according to the importance, for example, to make an exception determination only with the ground information having a specific importance or higher.
[0018]
When it is determined that either the predicted value or the ground information is an exception, a recommended predicted value and recommended ground information are calculated according to the following procedure, and the user is notified.
[0019]
First, a recommended predicted value is calculated from predicted values of a sales company and a purchasing company based on a recommended predicted value calculation method. Next, the recommended basis information is calculated from the basis information of the selling company and the purchasing company based on the recommended basis information calculation method. When calculating the recommended ground information, it is also possible to specify the ground information to be used for the calculation based on the importance, for example, to calculate the recommended ground information using only ground information having a specific importance or higher.
[0020]
Thereafter, the prediction sharing server notifies the sales company and the purchase company of the exception, the recommended predicted value, and the recommended basis information. Before the notification, the predicted value and the basis information may be automatically corrected based on the recommended predicted value and the recommended basis information.
[0021]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
[0022]
FIGS. 1, 3, 4, and 12 show the processing flow of this embodiment, FIGS. 2, 5, 10, 11, 14, and 15 show screen images of this embodiment, and FIGS. 9 and 13 show the tables of the present embodiment, respectively.
[0023]
First, an overall configuration diagram of the prediction sharing system shown in FIG. 1 will be described.
[0024]
The prediction sharing system includes a prediction sharing server 11, a sales company terminal 12, a purchasing company terminal 13, and a communication network 14 connecting these terminals. The communication network 14 can use the Internet, a LAN, or any other wired or wireless communication network.
[0025]
The prediction sharing server 11 is an information processing device such as a workstation server installed in a selling company, a purchasing company, or another company. The prediction sharing server 11 receives the prediction value and the basis information, the exceptional condition, the recommended prediction value calculation method, and the recommended basis information calculation method, which will be described later, transmitted from the sales company terminal 12 and the purchase company terminal 13, and based on the received information. In addition, it has a function of performing exception determination and calculating a recommended predicted value and recommended ground information, and correcting the predicted value and the ground information, and transmitting the result to the sales company terminal 12 and the purchase company terminal 13.
[0026]
The sales company terminal 12 is an information processing device such as a personal computer installed in a sales company or the like. The sales company terminal 12 has a function of transmitting a predicted value and basis information calculated by a sales company representative or an in-house system of the sales company to the prediction sharing server 11 and an exception described later determined by a sales company representative or the like. It has a function of transmitting a condition, a method of calculating a recommended predicted value, and a method of calculating recommended ground information to the prediction shared server 11, and a function of displaying exceptions, recommended predicted values, and recommended ground information described below transmitted from the predicted shared server 11.
[0027]
The purchasing company terminal 13 is an information processing device such as a personal computer installed in a purchasing company or the like. The purchasing company terminal 13 has a function of transmitting a predicted value and basis information calculated by a person in charge of the purchasing company or an in-house system of the purchasing company to the prediction sharing server 11, and an exception described later determined by a person in charge of the purchasing company. It has a function of transmitting a condition, a method of calculating a recommended predicted value, and a method of calculating recommended ground information to the prediction shared server 11, and a function of displaying exceptions, recommended predicted values, and recommended ground information described below transmitted from the predicted shared server 11.
[0028]
In the present embodiment, the prediction sharing server 11, the sales company terminal 12, and the purchasing company terminal 13 are configured by three separate information processing devices. However, the prediction sharing server 11 is the same as the sales company terminal 12 or the purchasing company terminal 13. An information processing device may be used.
[0029]
The above-described predicted value is a predicted value of a specific item related to a product sold by a selling company to a purchasing company. Items include a sales forecast, which is the quantity of products sold by the purchasing company to the company and the individual, and an order prediction, which is the quantity of products purchased by the purchasing company from the selling company. The predicted value is created by the selling company and the purchasing company independently for each combination of the product type and the period for the same item.
[0030]
The term “period” refers to any fixed time such as one day, one week, one month, etc. For example, when one week is defined as one period, June 1 week, June 2 weeks, June 3 weeks, etc. Period exists. The selling company and the purchasing company create the predicted value and the basis information to be described later according to the same period definition.
[0031]
The basis information described above is obtained by patterning events such as a bargain sale and an advertisement that affect the predicted value. The basis information to be used is defined in advance by the selling company and the purchasing company, and is stored in the prediction sharing server 11. For the basis information, a sales company and a purchasing company independently create zero or more pieces for each combination of the product type and the period.
[0032]
The exception described above is a state in which the prediction value or the basis information independently created by the selling company and the purchasing company matches the exception condition, and is determined by the prediction sharing server 11. The exceptional condition is created by the selling company and the purchasing company independently or jointly, and is a rule for judging a difference between predicted values and a difference in basis information. For example, a range in which the difference between the predicted values created by the sales company and the purchase company is unacceptable, and a situation in which the basis information does not match correspond. The exception conditions will be described later.
[0033]
The above-mentioned recommended prediction value calculation method and recommended ground information calculation method are methods for calculating a predicted value determined as an exception and a recommended value for correcting the ground information, and the sales company and the purchasing company independently or jointly operate. And registered in the prediction sharing server 11. The prediction sharing server 11 creates a recommended predicted value and recommended basis information from the predicted value and the basis information based on the setting. The recommended prediction value and the recommended basis information are collectively called a recommended value, and the recommended predicted value calculation method and the recommended basis information calculation method are collectively called a recommended value calculation method.
[0034]
The processing flow of the present embodiment shown in FIG. 1 will be described.
[0035]
First, in step S101, the prediction sharing server 11 receives the exception condition and the recommended value calculation method transmitted from the sales company terminal 12 and the purchase company terminal 13, and stores the exception condition and the recommended value calculation method table T81.
[0036]
Next, the prediction sharing server 11 receives the predicted value and the basis information transmitted from the selling company terminal 12 and the purchasing company terminal 13 in step S102, and stores the predicted value and the basis information table T61.
[0037]
In step S103, the prediction sharing server 11 determines an exception based on the information in the exception condition / recommended value calculation method table T81, the ground information definition table T71, and the predicted value / ground information table T61, and recommends the predicted value and the recommended ground information. Is calculated, and the result is stored in the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91.
[0038]
Finally, in step S104, the prediction sharing server 11 notifies the sales company terminal 12 and the purchase company terminal 13 of the exception, the recommended prediction value, and the recommended basis information based on the information of the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91. I do. E-mail or the like is used for the notification method, and the destination address is obtained from the company table T31.
[0039]
Hereinafter, each method will be further described with reference to the drawings.
[0040]
First, a method of registering the exception condition / recommended value calculation method (step S101) will be described.
[0041]
The selling company terminal 12 or the purchasing company terminal 13 displays the exception condition / recommended value calculation method setting screen 21 shown in FIG. 2 on the WWW browser by accessing the prediction sharing server 11. On this screen, one exception condition and one recommended value calculation method can be set by inputting the setting items described below.
[0042]
In the exception condition / recommended value calculation method setting screen 21, the target predicted value / ground information box 22 is used to specify the exception condition set on this screen and the predicted value and the ground information to which the recommended value calculation method is applied. . The creation company field 221 is for setting the creation company number for creating the exception condition / recommended value calculation method, and the transaction company field 222 is for setting the transaction company number of the creation company. The designation of the creation company field 221 and the transaction company field 222 uses a company number 311 of a company table T31 described later. The product number field 223 is for setting a product number for identifying a product type. Fields 224 and 225 are used to set the range of the target period. The field 224 specifies the number of weeks after the exception search processing date to start the period, and the field 225 specifies the exception search processing date. Specify the number of weeks after the end of the period. In FIG. 2, when 1 and 4 are entered, when the exceptional search processing day is May 4th week, the week after June 1 week, which is one week after May 4th week, is a week after 4 weeks. It is set that the forecast value and the basis information up to June 4 are the period of the exception determination. Here, the range of the relative period is specified, but a method of directly specifying the period, such as the first week of June to the fourth week of June, may be used.
[0043]
The predicted value exception condition box 25 is for setting an exception condition for the predicted value. The setting of the exception condition is performed by selecting any one of the radio buttons 251 to 257. When the radio button 251 is selected, the predicted value is not used for the exception determination. When the radio button 257 is selected from the radio buttons 252, an exception condition is determined which is determined to be an exception when the predicted value of the creating company and the predicted value of the trading company apply to the expression described on the right of the radio button. Here, the exception threshold value on the right side of each conditional expression is set in the exception threshold field 258.
[0044]
The target ground information box 23 is for designating ground information to be subjected to exception determination and recommended value calculation. The specification of the basis information is performed by selecting any one of the radio buttons 231 to 234. When the radio button 231 is selected, all the basis information is targeted. When the radio button 232 is selected, only the basis information in which the importance is equal to or higher than the importance set in the minimum importance field 233 is targeted. When the radio button 234 is selected, only a plurality of pieces of basis information having the highest importance are selected from among a plurality of pieces of basis information limited by a target period and a product number at the time of exception determination of the basis information and calculation of a recommended value. Are the targets of exception determination and calculation of recommended basis information. In addition to the target basis information shown here, "the basis information having the nth (n: an arbitrary natural number) th significant importance is included", "the basis of importance smaller than the importance of the most important basis information by n" Even if the target rationale information is specified by "Target the information up to the information", "Target the lowest importance base information", "Target the importance lower than x (x: arbitrary importance)" or the like Good.
[0045]
The ground information exception condition box 26 is for setting an exception condition for the ground information. The setting of the exception condition is performed by selecting the condition of the check box 265 from the check box 261. A plurality of check boxes 261 to 265 can be selected at the same time, and an exceptional condition that is determined as an exception when any of the selected conditions is satisfied is set. If all the check boxes are not selected, the basis information is not used for the exception judgment.
[0046]
The recommended predicted value calculation method box 27 is for setting a method of calculating a recommended predicted value when it is determined that an exception has occurred. The setting of the recommended prediction value is performed by selecting one of the methods from the radio button 271 to the radio button 273. In addition to the methods indicated by the radio buttons 271 to 273, "match the predicted values of both companies to the larger one", "match the predicted values of both companies to the smaller one", and To the average of the predicted values of ".
[0047]
The recommended basis information calculation method box 28 is for setting a method for calculating recommended basis information when it is determined that an exception has occurred. The setting of the recommended basis information is performed by selecting one of the methods of the radio button 281 to the radio button 285.
[0048]
The automatic correction box 24 is for setting whether or not to automatically correct the predicted value and the ground information based on the recommended predicted value and the recommended ground information calculated by the recommended predicted value calculating method and the recommended ground information calculating method. .
[0049]
The notification box 29 is used to set whether or not to transmit the notification screen 41 shown in FIG. 10 to the creating company or the trading company by mail.
[0050]
When the add button 211 is pressed after setting each field of the exception condition / recommended value calculation method setting screen 21, the exception condition and the recommended value calculation method are additionally registered in the exception condition / recommended value calculation method table T81. When the cancel button 212 is pressed, the exception condition / recommended value calculation method is not registered and the exception condition / recommended value calculation method setting screen 21 is closed and the process ends.
[0051]
Here, the exception condition and the recommended value calculation method are registered using the exception condition / recommended value calculation method setting screen 21. However, the contents of these settings are described in a file or the like from the sales company terminal 12 or the purchase company terminal 13 or the like. May be received by the prediction sharing server 11 and registered in the exception condition / recommended value calculation method table T81.
[0052]
Here, a company table T31 for storing information about each company sharing the prediction will be described with reference to FIG. The company table T31 stores information on one company in one line. As information on the company, a company number 311 and a mail address 312 which are identification numbers of the company are stored. Thereafter, the company number 311 defined in the company table T31 is stored in the column for specifying the company in each table.
[0053]
Next, the exception condition / recommended value calculation method table T81 will be described with reference to FIG.
[0054]
The exception condition / recommended value calculation method table T81 stores one exception condition / recommended value calculation method set on the exception condition / recommended value calculation method setting screen 21 in one line.
[0055]
The exception condition number 811 which is the identification number of the exception condition assigned by the prediction sharing server 11 is stored, the creation company field 221 is set to the creation company 812, the business company field 222 is set to the business company 813, and the product number field 223 is set to the product number. At 814, the field 224 is stored at the beginning of the period 815 and the field 225 at the end of the period 816.
[0056]
Of the radio buttons 231 to 234, the number in parentheses described to the right of the selected radio button is used as the target basis information 817, the minimum importance field 233 is used as the minimum importance 818, and the radio button 251 is used as the radio button. Of the buttons 257, the number in parentheses described to the right of the selected radio button is set to the predicted value exception condition 819, the exception threshold field 258 is set to the exception threshold 820, and the check box 261 is selected. “○”, if not selected, “×” is used as the basis information relation 1 (821), and similarly, whether the check box 265 is selected from the check box 262 to the basis information relation 2 (822) is used as the basis information relation. 5 (825), the radio button 271 to the radio button 273 are described to the right of the selected radio button. The numbers in parentheses in the parentheses are used for the recommended prediction value calculation method 826, and the numbers in parentheses described to the right of the selected radio button among the radio buttons 281 to 285 are used for the recommended basis information calculation method 827. If "Yes" is selected in the automatic correction box 24, "O" is selected. If "No" is selected, "X" is set to automatic correction 828. If the check box 291 is selected, "O" is selected. If not, "x" is stored in the creation company notification 829, and similarly, whether or not the check box 292 is selected is stored in the transaction company notification 830.
[0057]
For example, when the setting is made as in the exception condition / recommended value calculation method setting screen 21 shown in FIG. 2 and the add button 211 is pressed, the exception condition / recommended value calculation method table T81 is stored as a row 8101 in the exception condition / recommended value calculation method table T81.
[0058]
Next, the predicted value and the ground information received by the prediction sharing server 11 in the predicted value / ground information receiving process (step S102) will be described.
[0059]
First, the ground information definition table T71 for storing the ground information definition will be described with reference to FIG.
[0060]
The basis information definition table T71 stores one basis information definition per line. As the basis information definition contents, a basis information number 711, which is an identification number of the basis information, a basis information name 712, and a degree of importance 713 are stored. Hereinafter, the basis information number 711 defined in the basis information definition table T71 is stored in the basis information of each table, and when storing a plurality of basis information, the basis information number 711 is also written separated by a comma (,). I do. The basis information 712 is displayed on the basis information of the exception screen 51, the notification screen 41, and the notification screen 45.
[0061]
Next, the predicted value / foundation information table T61 will be described with reference to FIG.
[0062]
The forecast value / basis information table T61 includes a forecast creation company 611 that is a company that created the forecast, a forecast sharing company 612 that is a company sharing the forecast, a product number 613, a period 614, a forecast value 615, and basis information 616. save.
[0063]
For example, the predicted value of the product (product number: 0001) that the selling company (company number: 1001) trades with the purchasing company (company number: 1002) in the first week of July is 196, and the basis information is “sale 20%” ( When it is created as the basis information number: 2) and transmitted from the sales company terminal 12 to the prediction sharing server 11, the prediction sharing server 11 stores the information as shown in a row 6105 in FIG.
[0064]
Next, the exception determination / recommended value calculation (step S103) processing will be described using the flow shown in FIG.
[0065]
In step S301, the prediction sharing server 11 makes an exception determination by a method described later, and writes the exception to the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91. For each exception written in step S301, the exception, the recommended predicted value, and the recommended basis information table T91, the process from step S302 to step S316 is repeated. First, in step S303, the recommended prediction of the exception condition / recommended place calculation method which is the exception condition number 811 of the exception condition / recommended value calculation method table T81 which is the same as the exception condition number 912 of the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91. The value calculation method 826, the recommended basis information calculation method 827, and the automatic correction 828 are read.
[0066]
In step S304, a recommended predicted value is calculated based on the recommended predicted value calculation method 826 read in step S303. It is determined in step S305 whether or not the recommended predicted value of the creating company 812 has been calculated. If calculated, the process proceeds to step S306, and if not, the process proceeds to step S307. In step S306, the created company recommended predicted value is written in the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91, and the process proceeds to step S307. In step S307, it is determined in step S304 whether or not the recommended predicted value of the trading company 813 has been calculated. If the recommended predicted value has been calculated, the process proceeds to step S308. If not, the process proceeds to step S309. In step S308, the transaction company recommended predicted value is written in the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91, and after completion, the process proceeds to step S309.
[0067]
In step S309, recommended basis information is calculated based on the recommended basis information calculation method 827. It is determined in step S310 whether recommended basis information of the creating company 812 has been calculated, and if calculated, the process proceeds to step S311. If not, the process proceeds to step S312. In step S311, the created company recommended basis information is written in the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91, and after completion, the process proceeds to step S312. In step S312, it is determined in step S309 whether or not the recommended basis information of the trading company has been calculated. If it has been calculated, the process proceeds to step S313, and if not, the process proceeds to step S314. In step S313, the transaction company recommended basis information is written in the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91, and after completion, the process proceeds to step S314.
[0068]
In step S314, based on the automatic correction 828 read in step S303, the process proceeds to step S316 if the automatic correction is not to be performed to step S315. In step S315, the predicted value to be corrected and the ground information in the predicted value / ground information table T61 are overwritten with the recommended predicted value and the recommended ground information.
[0069]
Next, the exception determination (step S301) processing will be described using the flow shown in FIG.
[0070]
In this flow, the processing from step S401 to step S412 is repeated for each exception condition / recommended value calculation method stored in the exception condition / recommended value calculation method table T81.
[0071]
First, in step S402, the basis information relation 5 (825) is read from the predicted value exception condition 819, the exception threshold value 820, the target basis information 817, the minimum importance 818, and the basis information relation 1 (821). Thereafter, the processing from step S403 to step S411 is repeated for each predicted value / ground information in the predicted value / ground information table T61. In step S404, the predicted value / ground information is read from the predicted value / ground information table T61. Further, the read predicted value / ground information, the product number 613 and the period 614 are the same, and the prediction creating company 611 and the prediction sharing company 612. Read the predicted value / ground information in which is replaced. The pair of these two predicted values / ground information is the target of the exception determination. In step S405, it is checked whether or not the pair of the predicted value and the basis information read in step S404 has been determined to be exceptional under the exceptional condition read in step S402. If it has been determined, the process proceeds to step S411; if not, the process proceeds to step S406. Move on. In step S406, it is determined whether or not the set of predicted values 615 read in step S404 satisfies the predicted value exception condition 819 read in step S402. In step S407, if it is determined in step S406 that the condition is satisfied, the process proceeds to step S410; otherwise, the process proceeds to step S408. In step S408, it is determined whether the set of the basis information 616 read in step S404 applies to the basis information relation 1 (821) to the basis information relation 5 (825), the target basis information 817, and the minimum importance 818 read in step S402. judge. In step S409, if it is determined in step S408 that the condition is satisfied, the process proceeds to step S410; otherwise, the process proceeds to step S411. In step S410, the information of the exception is stored in the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91.
[0072]
Here, the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91 will be described with reference to FIG.
[0073]
The exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91 stores one exception and information on the recommended predicted value and the recommended basis information at the time of the exception in one line.
[0074]
As information relating to the exception, an exception number 911 which is an identification number of an exception numbered by the prediction sharing server 11, an exception condition number 912 for identifying an exception condition used for determining the exception, and a creating company 913 which has created the exception condition And its trading company 914 are saved. The product number 915 and the period 916 indicating the product and the period determined as the exception are stored, respectively.
[0075]
Also, as the information on the predicted value and the ground information determined to be an exception, there are a prepared company predicted value 917 and a prepared company ground information 921 which are the predicted value and the ground information of the prepared company 913, and a predicted value and ground information of the trading company 914. The predicted company value 918 and the business company basis information 922 are stored, and the prepared company recommended prediction value 919, the prepared company recommended basis information 923, the business company recommended predicted value 920, and the business company recommended basis information 924 are stored. The created company recommended prediction value 919, the created company recommended basis information 923, the trading company recommended forecast value 920, and the trading company recommended basis information 924 are saved only when the respective values are calculated, and otherwise, nothing is saved. .
[0076]
Also, a correction 925 indicating whether the automatic correction has been performed, a creation company notification 926 indicating whether the exception and the correction of this row are notified to the creation company and the business company, and a business company notification 927 are stored.
[0077]
A method of using the exception / recommended predicted value / recommended basis information table T91 in each process will be described.
[0078]
In step S409, the exception number 911, the exception condition number 912, the creating company 913, the trading company 914, the product number 915, the period 916, the created company predicted value 917, the trading company predicted value 918, the created company basis information 921, and the trading company basis information 922, the creation company notice 926, and the transaction company notice 927 are stored. Further, “uncorrected” is stored in the correction 925. In step S303, the created company recommended predicted value 919 and the transaction company recommended predicted value 920 are stored. In step S304, the created company recommended basis information 923 and the trading company recommended basis information 924 are stored. In step S307, “correction” is stored in the correction 925.
[0079]
Next, the notification process (step S104) will be described using the flow shown in FIG.
[0080]
In this flow, the processing from step S501 to step S512 is repeated for each company stored in the company table T31.
[0081]
First, the company number 311 is read in step S502. After that, the processing from step S503 to step S510 is repeated for each exception, recommended predicted value, and recommended ground information in the exception, recommended predicted value, and recommended ground information table T91.
[0082]
In step S504, the exception, recommended predicted value, and recommended ground information are read from the exception, recommended predicted value, and recommended ground information table T91. Then, it is determined in step S505 whether or not the company number 311 read in step S502 matches the creation company 913. If they match, the process proceeds to step S506, and if they do not match, the process proceeds to step S507. In step S506, it is determined whether or not the creation company notification 926 is “、”. If “作成”, the process proceeds to step S509, and if “x”, the process proceeds to step S510. In step S507, it is determined whether or not the company number 311 read in step S502 matches the trading company 914. If they match, the process proceeds to step S508, and if not, the process proceeds to step S510. In step S508, it is determined whether or not the transaction company notification 927 is “○”. If “○”, the process proceeds to step S509, and if “x”, the process proceeds to step S510.
[0083]
In step S509, the notification screen 41 is created from the exception / recommended predicted value / recommended basis information read in step S504.
[0084]
In step S511, the mail including the notification screen is transmitted to the mail address 312 read from the company table T31 read in step S502.
[0085]
The notification screen 41 displays the following information using all the exception information stored in the exception / recommended predicted value / recommended ground information table T91.
[0086]
First, the exception number 911 is set to the exception number 428, the exception condition number 912 is set to the exception condition 422, the creating company 913 is set to the creating company 423, the trading company 914 is set to the trading company 424, the product number 915 is set to the product number 425, and the period 916 is set. Is displayed in the period 426, and the correction 925 is displayed in the correction 427. The correction 427 displays “completed” when the correction 925 is “correction”, and displays “not yet” when the correction 925 is “uncorrected”.
[0087]
Next, when the correction 925 is “correction”, the created company prediction value 917 and the transaction company prediction value 918 are set to the pre-correction prediction value 4211, and the created company basis information 921 and the transaction company basis information 922 are set to the pre-correction basis information 4212. The created company recommended forecast value 919 and the trading company recommended forecast value 920 are displayed in the corrected forecast value 4213, and the created company recommended ground information 923 and the trading company recommended ground information 924 are displayed in the corrected ground information 4214. The link 429 displays a more detailed link to the exception screen 51.
[0088]
When the correction 925 is “uncorrected”, the created company forecast value 917 and the business company forecast value 918 are used as the forecast value 4311, the created company basis information 921 and the business company basis information 922 are used as the basis information 4312, and the created company recommended forecast value 919. And the recommended company value 920 are displayed in the recommended value 4313, and the recommended company information 923 and the recommended company information 924 are displayed in the recommended information 4314.
[0089]
For example, the row 9101 is displayed as the exception 421, the row 9102 is displayed as the exception 431, and the row 9103 is displayed as the exception 441. The link 429 displays a more detailed link to the exception screen 51.
[0090]
The sales company terminal 12 or the purchase company terminal 13 that has received the notification screen 41 can see the more detailed exception screen 51 by clicking the link 429.
[0091]
The exception screen 51 shown in FIG. 5 includes the exception / recommended predicted value / recommended exception / recommended predicted value / recommended basis information of the line of the exception number 911 corresponding to the exception number 428 corresponding to the link 429 clicked on the notification screen 41. It reads from the ground information table T91 and further reads the predicted value / ground information from the predicted value / ground information table T61, and displays the following information.
[0092]
First, the creating company 913 is displayed as the creating company 521, the trading company 914 is displayed as the trading company 522, and the product number 915 and the product number 523 are displayed.
[0093]
Also, the predicted value 615 of the row of the prediction creating company 611 that matches the created company 521 and the trading company 522 in the created company forecast value 503 and the trading company forecast value 504, respectively, is included in the created company basis information 505 and the trading company basis information 506. The basis information 616 of the row of the forecast creation company 611 that matches the creation company 521 and the transaction company 522, respectively, is displayed in chronological order for each period 502.
[0094]
Further, the following is displayed in a column 5001 of the period 502 corresponding to the period 916. When the correction 925 is “correction”, the exception number 911 is displayed in the exception number 517, the prepared company forecast value 917 is the pre-preparation company correction value 511, the transaction company prediction value 918 is the transaction company pre-transaction value 512, the basis of the preparation company. The information 921 is displayed in the base information before creation company correction 513, and the business base information 922 is displayed in the base information before business company correction 514. Further, “automatic correction” is displayed in the status 516, and the list 541 is displayed in the operation 516. Enter a correction value in the fields of the created company forecast value 503, the business company forecast value 504, the created company basis information 505, and the business company basis information 506, select "correct to input value" from the list 541, and press the enter button 531. Is corrected to the input value, and selecting “undo the correction” from the list 541, the predicted value 615 and the ground information 616 of the corresponding row in the predicted value / ground information table T61 are changed from the value 512 before the creation company correction. It is overwritten using the trading company pre-correction basis information 514.
[0095]
When the correction 925 is “uncorrected”, the exception number 911 is displayed in the exception number 517 as shown in the exception screen 52 of FIG. 14, the created company recommended forecast value 919 is created, the created company recommended value 508, and the trading company recommended forecast is displayed. The value 920 is stored in the recommended company value 509, the created company recommended basis information 923 is stored in the created company recommended basis information 510, and the recommended company basis information 924 is stored in the recommended company basis information 511. “Exception” is displayed in the status 516, and the list 542 is displayed in the operation 516. When a correction value is input in the fields of the created company forecast value 503, the business company forecast value 504, the created company basis information 505, and the business company basis information 506, the user selects "correct to the input value" from the list 542 and presses the enter button 531. When the predicted value 615 and the ground information 616 in the corresponding row of the predicted value / ground information table T61 are corrected to the input values, and "correction to recommended value" is selected from the list 542, the correspondence of the predicted value / ground information table T61 is obtained. The predicted value 615 and the basis information 616 of the row to be executed are overwritten from the created company recommended value 508 with the transaction company recommended basis information 510.
[0096]
For example, when the link 429 of the notification screen 41 is clicked, the exception screen 51 is displayed. When the link 439 is clicked, the exception screen 52 shown in FIG. 14 is displayed. When the link 449 is clicked. Displays an exception screen 53 shown in FIG. Here, one exception, recommended predicted value, and recommended ground information are displayed on one screen, but a plurality of exception, recommended predicted value, and recommended ground information may be displayed on one screen.
[0097]
The detailed embodiment has been described above. Hereinafter, a specific joint prediction method will be described with reference to FIGS. 6 to 9.
[0098]
The basis information definition of the rows 7101 to 7112 in FIG. 7 is set in advance by the selling company (company number: 1001) and the purchasing company (company number: 1002). Exceptional conditions and recommended value calculation methods in lines 8101 to 8106 are set. Then, the predicted values and the basis information of the rows 6101 to 6112 shown in FIG. 6 are registered from the selling company (company number: 1001), and the predicted values and the basis information of the rows 6201 to 6212 from the purchasing company (company number: 1002). Is registered.
[0099]
The prediction sharing server 11 first performs an exception determination in the following procedure.
[0100]
The exception condition stored in the row 8101 is read. From the creating company 812 and the trading company 813, the product number 814, the period start 815, and the period ending 816 of the exceptional condition, the forecast creating company 611 in FIG. 6 is a selling company (company number: 1001), and the forecast sharing company 612 is a purchasing company ( The company number: 1002), the product number 613 is 0001, and the period from June 1 to June 4 is the forecast value, the basis information, and the forecast creation company 611 is the purchasing company (company number: 1002) and the forecast sharing company 612 is the A sales company (company number: 1001), a product number 613 is 0001, and a period from June 1st to June 4th week is a predicted value. It becomes the basis information. According to this application condition, the set of the row 6101 and the row 6201, the set of the row 6102 and the row 6202, the set of the row 6103 and the row 6203, and the set of the row 6104 and the row 6204 are the predicted values and the basis information to which the exceptional condition of the row 8101 is applied. Is detected as
[0101]
First, an exception determination is performed by applying the predicted value exception condition and the basis information exception condition to the pair of the row 6101 and the row 6201. The exception condition 1 for the prediction value set in the prediction value exception condition 819 is applied to the prediction value 100 in the row 6101 and the prediction value 95 in the row 6201. Since the exception condition 1 is the radio button 251 “no exception judgment” in FIG. 2, it is not judged as an exception. In addition, the basis information exception condition is the basis information relation 3 (823) from the basis information relation 1 (821) to the basis information relation 5 (825), that is, the check box 263 in FIG. Part of (but does not match). " Neither the basis information in the row 6101 nor the row 6201 exists and does not match the basis information relation 3 (823), so that it is not determined to be an exception. As described above, since neither the predicted value nor the ground information is determined to be an exception, the rows 6101 and 6201 are not determined to be an exception.
[0102]
Next, the predicted value exception condition and the ground information exception condition are applied to the pair of the row 6102 and the row 6202 to perform an exception determination. The exception condition 7 for the predicted value set in the predicted value exception condition 819 is applied to the predicted value 100 in the line 6102 and the predicted value 206 in the line 6201. The exception condition 7 is a radio button 257 “| Predicted value of created company−Predicted value of trading company | ≧ exception threshold” in FIG. 2 and the exception threshold 820 is 30, so the above prediction value matches the condition, and the exception judge. Since the exception is determined, the information of the exception is stored as shown in a row 9101 in FIG. At this point, the columns 919, 920, 923, and 924 are not entered because the recommended value has not been calculated yet.
[0103]
Similarly, even if an exception is determined for a set of the row 6103 and the row 6203 and a set of the row 6104 and the row 6204, no exception is determined.
[0104]
As described above, the exception determination based on the exception condition in the row 8101 ends.
[0105]
Similarly, when an exception is determined based on the exceptional conditions in lines 8202 to 8206, an exception is determined in the pair of lines 6105 and 6205 according to the exceptional condition in line 8204, and the exception is determined in the pair of lines 6109 and 6209 according to the exceptional condition in line 8205. It is determined that there is an exception, and information of each exception is stored in rows 9102 and 9103 of FIG.
[0106]
An exception determination process for these two exceptions will be described.
[0107]
Since the predicted value exception condition 819 in each of the rows 8204 and 8205 is “no exception occurred”, the predicted values of the set of the row 6105 and the row 6205 and the set of the row 6109 and the row 6209 are not determined to be exceptions.
[0108]
The basis information in the rows 6105 and 6205 is the basis information K1 (importance level 2) and the basis information K4 (importance level 4). By applying the target ground information 816 of the row 8204 to this, that is, the “most important ground information”, only the ground information K4 having the importance level of 4 is an exception determination target. According to the basis information relation 1 (821) to the basis information relation 5 (825) in the row 8204, the exception condition for the basis information is 3, that is, the check box 263 in FIG. (They do not match) ", and there is no target company information of the creating company, ie, row 6105, and the target company information of the transaction company, ie, row 6205, is the basis information K4. I do.
[0109]
The basis information in lines 6109 and 6209 is basis information K2 (magazine feature, importance 4) and basis information K5 (sale 50% OFF, importance 4). By applying the target ground information 816 of the row 8205, that is, the “most important ground information” to this, the ground information K2 and the ground information K4 having the importance level of 4 are subject to exception determination. From the basis information relation 1 (821) to the basis information relation 5 (825) in the row 8204, the exception conditions for the basis information are 4 and 5, that is, the check box 264 in FIG. It is determined that an exception occurs when one of the following conditions is satisfied: “the base information of the creating company does not match the base information of the transaction company at all”. The creator company, that is, the target rationale information of row 6109 is the rationale information K2, and the trading company, that is, the rationale information of row 6209 is the rationale information K5. Since it is applicable, it is determined as an exception.
[0110]
Next, the prediction sharing server 11 creates and automatically corrects recommended values for the exceptions stored in the rows 9101 to 9103 in FIG. 9 according to the following procedures (1) to (3).
(1) Recommended value creation and automatic correction for the exception in line 9101
From the exception condition number 912 (exception condition number: 1) in the row 9101, a row 8101 which is the exception condition (exception condition number: 1) of this exception is read. The recommended prediction value calculation method 826 is 3, that is, the radio button 273 in FIG. 2 "match the predicted value of the creating company with the predicted value of the trading company". By applying to the predicted value 918 (predicted value: 206), the recommended predicted value 919 of the creating company is calculated as 206.
[0111]
The target basis information 817 in the row 8101 is 3, that is, “the most important basis information” from the radio button 234 in FIG. 2, and the recommended basis information calculation method 827 is 3, ie, the radio button 283 in FIG. According to the information of the trading company. " These are applied to the created company basis information 921 (ground information: none) and the predicted value of the trading company 918 (ground information: 2, importance: 2), and the recommended basis information 923 of the created company is calculated as 2.
[0112]
Next, since the automatic correction 828 in the row 8101 is “O”, the predicted value 615 of the row 6102 that matches the creation company 913, the transaction company 914, the product number 915, and the period 916 of the row 9101 is changed to the created company recommended prediction value 919. (Predicted value: 206).
(2) Recommended value creation and automatic correction for the exception in line 9102
From the exception condition number 912 (exception condition number: 4) of the row 9102, a row 8104 which is the exception condition (exception condition number: 4) of this exception is read. The recommended prediction value calculation method 826 is 3, that is, the radio button 273 in FIG. 2 “Match the predicted value of the creating company to the predicted value of the trading company”. By applying to the predicted value 918 (predicted value: 332), the recommended predicted value 919 of the creating company is calculated as 332.
[0113]
The target basis information 817 of the row 8104 is 3, that is, “the most important basis information” from the radio button 234 of FIG. 2, and the recommended basis information calculation method 827 is 3, that is, the radio button 283 of FIG. According to the information of the trading company. " These are applied to the created company basis information 921 (ground information: 2, importance: 2) and the predicted value of the trading company 918 (base information: 4, importance: 4), and the recommended basis information 923 of the created company is set to 4. calculate.
[0114]
Since the automatic correction 828 in the row 8104 is “x”, the automatic correction is not executed.
(3) Creation and automatic correction of recommended values for the exception in line 9103
From the exception condition number 912 (exception condition number: 5) in the row 9103, a row 8105 which is the exception condition (exception condition number: 5) of this exception is read. The recommended prediction value calculation method 826 is 1, that is, the radio button 271 in FIG. 2 is “do not calculate”, and the recommended prediction value is not calculated.
The target basis information 817 of the row 8105 is 3, that is, “the most important basis information” from the radio button 234 of FIG. 2, and the recommended basis information calculation method 827 is 5, that is, the radio button 285 of FIG. Add all the evidence information in at least one of them. " These are applied to the created company base information 921 (base information: 11, importance level: 4) and the predicted value of the trading company 918 (base information: 4, importance level: 4). The base information 924 is calculated as 4 or 12.
[0115]
Since the automatic correction 828 in the row 8105 is “x”, the automatic correction is not executed.
[0116]
Finally, the prediction sharing server 11 notifies the sales company terminal 12 and the sales company terminal 13 of the exception, the recommended predicted value, and the recommended basis information stored in the rows 9101 to 9103 of FIG. 9 in the following procedure.
[0117]
First, the company number 311 (company number: 1001) is read from the row 3101 of the company table T31 in FIG. 13, and a row in which either the creation company 913 or the transaction company 914 in the rows 9101 to 9103 matches is searched. All creation companies 913 in the rows 9101 to 9103 are 1001 and match the company number 311 in the row 3101. Therefore, the creation company notification 926 in the row 9101 is read. Since the value is “○”, the exception 421 in FIG. 10 is created using the columns 911 to 925. Similarly, since the creation company notification 926 in the rows 9102 and 9103 is also “○”, exceptions 422 and 423 in FIG. 10 are created, respectively. The notification screen 41 created as described above is transmitted to the mail address 312 (mail address: mail@hanbai.co.jp) in the row 3101.
[0118]
Next, the company number 311 (company number: 1002) is read from the row 3102 of the company table T31 in FIG. 13, and a row in which either the creation company 913 or the transaction company 914 in the rows 9101 to 9103 matches is searched. All the trading companies 914 in the rows 9101 to 9103 are 1002, which matches the company number 311 in the row 3102. Therefore, the transaction company notification 927 in the row 9101 is read. Since the value is “○”, the exception 471 in FIG. 11 is created using the columns 911 to 925. Since the creation company notification 926 in the rows 9102 and 9103 is “×”, the exception information is not displayed on the notification screen. The notification screen 45 created as described above is transmitted to the mail address 312 (mail address: mail@koubai.co.jp) in the row 3102.
[0119]
When the link 414 or the link 464 is clicked by the sales company terminal 12 or the purchase company terminal 13, the shared company server 11 transmits the predicted value / ground information table T61 shown in FIG. 6 and the exception / recommended predicted value / recommended shown in FIG. The exception screen 51 shown in FIG. 5 is displayed using the information of the basis information table T91.
[0120]
As described above, according to the present embodiment, ground information is added to the predicted value, and an exception to the ground information is determined. Differences of opinion can be found by exception judgment. When it is determined that an exception has occurred, the cause of the exception can be easily specified by displaying the basis information. Furthermore, by using the basis information of both at the time of the exception, the recommended value of the predicted value correction can be automatically calculated, and the predicted value can be easily corrected.
[0121]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to provide an exception judgment that can not be found because the predicted values coincide with each other by chance, and that a difference in views on future demand can be found, and it is possible to easily identify an exception factor when it is judged as an exception. This has a remarkable effect that the predicted value can be easily corrected.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a flowchart showing a system configuration and a processing flow in an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an exception condition / recommended value calculation method setting screen according to the embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a flowchart of an exception determination process, a recommended value calculation process, and an automatic correction process according to the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a flowchart of an exception determination process according to the embodiment of the present invention.
FIG. 5 is an exception screen according to the embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a predicted value / ground information table according to the embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a ground information definition table in the embodiment of the present invention.
FIG. 8 is an exception condition / recommended value calculation method table in the embodiment of the present invention.
FIG. 9 is an exception / recommended predicted value / recommended basis information table in the embodiment of the present invention.
FIG. 10 is a screen for notifying a sales company according to the embodiment of the present invention.
FIG. 11 is a notification screen to a purchasing company in the embodiment of the present invention.
FIG. 12 is a flowchart of a notification process according to the embodiment of the present invention.
FIG. 13 is a company table according to the embodiment of the present invention.
FIG. 14 is an exception screen according to the embodiment of the present invention.
FIG. 15 is an exception screen according to the embodiment of the present invention.
[Explanation of symbols]
11: prediction sharing server, 12: selling company terminal, 13: purchasing company terminal, 14: communication network.

Claims (9)

複数の企業が作成した予測値を評価するための、コンピュータによる予測値評価方法において、各企業が作成した予測値に、予測値の相違の状態である予測値例外を判定する条件である予測値例外条件を適用して、前記予測値例外を判定する予測値例外判定処理と、各企業が作成した予測値を算出するための要因である根拠情報に、根拠情報の相違の状態である根拠情報例外を判定する条件である根拠情報例外条件を適用して、根拠情報例外を判定する根拠情報例外判定処理のどちらかもしくは両方を実行し、複数の企業が作成した予測間の相違の状態である例外を判定することを特徴とする予測値評価方法。In a computer-based predictive value evaluation method for evaluating predictive values created by a plurality of companies, a predictive value that is a condition for determining a predictive value exception that is a state of a difference between the predictive values and a predictive value created by each company Applying the exceptional condition, the predicted value exception determination processing for determining the predicted value exception, and the ground information which is a state of the difference of the ground information to the ground information which is a factor for calculating the predicted value created by each company. Applying one or both of the basis information exception judgment processes to determine the basis information exception by applying the basis information exception condition that is the condition for judging the exception, and the state of the difference between the predictions created by multiple companies A predictive value evaluation method characterized by determining an exception. 請求項1において、さらに前記根拠情報に重要度を付加し、前記根拠情報例外判定処理において、根拠情報を前記重要度により指定することを特徴とする予測値評価方法。2. The prediction value evaluation method according to claim 1, further comprising adding importance to the ground information, and specifying ground information by the importance in the ground information exception determination process. 請求項1と請求項2において、さらに前記例外と判定した場合に、前記予測値を修正するための推奨予測値を算出するための推奨予測値算出処理を実行することを特徴とする予測値評価方法。3. The prediction value evaluation according to claim 1, further comprising, if the exception is determined, executing a recommended prediction value calculation process for calculating a recommended prediction value for correcting the prediction value. Method. 請求項1から請求項3において、さらに前記例外と判定した場合に、前記根拠情報を修正するための推奨根拠情報を算出するための推奨根拠情報算出処理を実行することを特徴とする予測値評価方法。4. The prediction value evaluation according to claim 1, further comprising, when it is determined that the exception is present, executing recommended ground information calculation processing for calculating recommended ground information for correcting the ground information. Method. 請求項4において、さらに前記根拠情報に重要度を付加し、前記推奨根拠情報算出処理の対象とする根拠情報を重要度により指定することを特徴とする予測値評価方法。5. The predictive value evaluation method according to claim 4, wherein importance is further added to the ground information, and ground information to be subjected to the recommended ground information calculation processing is designated by the importance. 請求項3から請求項5において、さらに前記推奨予測値もしくは前記推奨根拠情報に基づいて、前記予測値もしくは前記根拠情報を修正することを特徴とする予測値評価方法。The prediction value evaluation method according to claim 3, further comprising correcting the predicted value or the ground information based on the recommended predicted value or the recommended ground information. 複数の企業の各々が作成した予測値に、予測値の相違の状態である予測値例外を判定する条件である予測値例外条件を適用して、前記予測値例外を判定する予測値例外判定処理と、各企業が作成した予測値を算出するための要因である根拠情報に、根拠情報の相違の状態である根拠情報例外を判定する条件である根拠情報例外条件を適用して、根拠情報例外を判定する根拠情報例外判定処理のどちらかもしくは両方を実行し、複数の企業が作成した予測間の相違を発見する機能をコンピュータに実現させるためのプログラム。Predicted value exception determination processing for determining a predicted value exception by applying a predicted value exception condition that is a condition for determining a predicted value exception that is a state of a difference between predicted values to a predicted value created by each of a plurality of companies. And a basis information exception condition that is a condition for judging a basis information exception that is a state of a basis information difference is applied to basis information that is a factor for calculating a predicted value created by each company, Is a program for executing one or both of the grounds information exception determination processing to determine the difference between predictions created by a plurality of companies, and causing the computer to realize a function of finding a difference between the predictions. 請求項7において、さらに前記例外と判定した場合に、前記予測値を修正するための推奨予測値を算出するための推奨予測値算出処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。8. The program according to claim 7, further comprising the step of, when the exception is determined, causing the computer to execute a recommended predicted value calculation process for calculating a recommended predicted value for correcting the predicted value. 請求項7と請求項8において、さらに前記例外と判定した場合に、前記根拠情報を修正するための推奨根拠情報を算出するための推奨根拠情報算出処理を前記コンピュータに実行させるプログラム。9. The computer-readable storage medium according to claim 7, wherein the computer further executes a recommended basis information calculation process for calculating recommended basis information for correcting the basis information when the exception is determined.
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8843432B2 (en) 2011-03-17 2014-09-23 Fujitsu Limited Data analyzing computer product, data analyzing method, and data analyzing apparatus
WO2022102160A1 (en) * 2020-11-12 2022-05-19 株式会社アイシン Product quantity prediction system

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060004624A1 (en) * 2004-06-30 2006-01-05 Melara German O Forecast and replenishment analytics
US10248962B2 (en) * 2013-04-08 2019-04-02 Oracle International Corporation Profitability simulator
EP3041105A4 (en) * 2013-08-29 2017-04-12 Kyocera Corporation Energy management device, energy management method, and energy management system

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10222558A (en) * 1997-02-06 1998-08-21 Fujitsu Ltd System for supporting field crop distributing task

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030033179A1 (en) * 2001-08-09 2003-02-13 Katz Steven Bruce Method for generating customized alerts related to the procurement, sourcing, strategic sourcing and/or sale of one or more items by an enterprise
US20030172007A1 (en) * 2002-03-06 2003-09-11 Helmolt Hans-Ulrich Von Supply chain fulfillment coordination
US20040039619A1 (en) * 2002-08-23 2004-02-26 Zarb Joseph J. Methods and apparatus for facilitating analysis of an organization
US7072822B2 (en) * 2002-09-30 2006-07-04 Cognos Incorporated Deploying multiple enterprise planning models across clusters of application servers

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH10222558A (en) * 1997-02-06 1998-08-21 Fujitsu Ltd System for supporting field crop distributing task

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8843432B2 (en) 2011-03-17 2014-09-23 Fujitsu Limited Data analyzing computer product, data analyzing method, and data analyzing apparatus
WO2022102160A1 (en) * 2020-11-12 2022-05-19 株式会社アイシン Product quantity prediction system

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